Flink 状态一致性

目录

状态一致性

一致性检查点(checkpoint)

端到端(end-to-end)状态一致性

端到端的精确一次(exactly-once)保证

Flink+Kafka 端到端状态一致性的保证

---

状态一致性

有状态的流处理，内部每个算子任务都可以有自己的状态，对于流处理器内部来说，所谓的状态一致性，其实就是我们所说的计算结果要保证准确。一条数据不应该丢失，也不应该重复计算。在遇到故障时可以恢复状态，恢复以后的重新计算，结果应该也是完全正确的。

状态一致性分类：
【1】AT-MOST-ONCE(最多一次)：当任务故障时，最简单的做法是什么都不干，既不恢复丢失的状态，也不重播丢失的数据。AT-MOST-ONCE语义的含义是最多处理一次事件。效率非常高，牺牲了容错性和正确性。
【2】AT-LEAST-ONCE(至少一次)：在大多数的真实应用场景，我们希望不丢失事件。这种类型的保障称为 at-least-once，意思是所有的事件都得到了处理，而一些事件还可能被处理多次。
【3】EXACTLY-ONCE(精确一次)：恰好处理一次是最严格的保证，也是最难实现的。恰好处理一次语义不仅仅意味着没有事件丢失，还意味着针对每一个数据，内部状态仅仅更新一次。Flink就能够做到此状态，通过 checkpoint 快照完成的。

一致性检查点(checkpoint)

Flink 使用了一种轻量级快照机制，检查点(checkpoint)来保证 exactly-once语义。有状态流应用的一致性检查点，其实就是：所有任务的状态，在某个时间点的一份拷贝(一份快照)。而这个时间点，应该是所有任务都恰好处理完一个相同的输入数据的时候。应用状态的一致性检查点，是 Flink故障恢复机制的核心。

端到端(end-to-end)状态一致性

目前我们看到的一致性保证都是由流处理器实现的，也就是说都是在Flink流处理器内部保证的；而在真实应用中，流处理应用除了流处理器以外还包含了数据源（例如：Kafka）和输出到持久化系统。端到端的一致性保证，意味着结果的正确性贯穿了整个流处理应用的始终；每一个组件都保证了它自己的一致性。整个端到端的一致性级别取决于所有组件中一致性最弱的组件。

端到端的精确一次(exactly-once)保证

【1】内部保证：checkpoint；
【2】source端：可重设数据的读取位置；
【3】sink端：从故障恢复时，数据不会重复写入外部系统。可以通过幂等写入或事物写入；

幂等写入（Idempotent Writes）：所谓幂等操作，是说一个操作，可以重复执行很多次，但只导致一次结果更改，也就是说，后面再重复执行就不起作用了。例如 Map插入相同的key，不管put多少次永远只会插入一个结果。

事务写入（Transactional Writes）：事务指应用程序中一些列严密的操作，所有操作必须成功完成，否则在每个操作中所作的所有更改都会被撤销。也具有原子性，一个事务中的一系列的操作要么全部成功，要么一个都不做。
实现思想：构建的事务对应着 checkpoint，等到 checkpoint 真正完成的时候，才把所有对应的结果写入 sink系统中。
实现方式：预写日志和两阶段提交。

预写日志（Write-Ahead-Log，WAL）：把结果数据先当作状态保存，然后在收到 checkpoint 完成的通知时一次性写入 sink系统。简单易于实现，由于数据提前在状态后端中做了缓存，所以无论什么sink系统，都能用这种方式一批搞定。DataStream API提供了一个模板类：GenericWriteAheadSink，来实现这种事务性 sink。问题是写的过程中挂了，可能出现一部分写出一部分位写入。
两阶段提交（Two-Phase-Commit，2PC）：对于每个 checkpoint，sink任务会启动一个事务，并将接下来所有接收的数据添加到事务里。然后将这些数据写入外部 sink系统，但不提交它们，这时只是一个预提交。当它收到 checkpoint 完成的通知时，它才正式提交事务，实现结果的真正写入。这种方式真正实现了 exactly-once，他需要一个提供事务支持的外部 sink系统。Flink提供了 TwoPhaseCommitSinkFunction接口。

2PC 对外部 sink 系统的要求：外部 sink系统必须提供事务支持，或者 sink任务必须能够模拟外部系统上的事务。在 checkpoint 的间隔期间里，必须能够开启一个事务接受数据写入。在收到 checkpoint 完成的通知之前，事务必须是等待提交的状态。在故障恢复的情况下，这可能需要一些时间。如果这个时候 sink系统关闭事务（例如超时了），那么未提交的数据就会丢失。sink 任务必须能够在进程失败后恢复事务。提交事务必须是幂等操作。

不同 Source 和 Sink 的一致性保证

Flink+Kafka 端到端状态一致性的保证

【1】内部：利用 checkpoint 机制，把状态存盘，发生故障的时候可以恢复，保证内部的状态一致性。
【2】source：kafka consumer 作为 source，可以将偏移量保存下来，如果后续任务出现了故障，恢复的时候可以由连接器重置偏移量，重新消费数据，保证一致性。
【3】sink：kafka producer 作为sink，采用两阶段提交sink，需要实现一个 TwoPhaseCommitSinkFunction。

Exactly-once 两阶段提交基本流程如下：

【1】JobManager 协调各个 TaskManager 进行 checkpoint 存储；
【2】checkpoint 保存在 StateBackend 中，默认 StateBackend 是内存级的，也可以改为文件级的进行持久化保存；

【1】当 checkpoint 启动时，JobManager 会将检查点分界线 barrier注入数据流；
【2】barrier 会在算子间传递下去；

【1】每个算子会对当前的状态做个快照，保存到状态后端；
【2】checkpoint 机制可以保证内部的状态一致性；

【1】每个内部的 transform 任务遇到 barrier时，都会把状态存到 checkpoint 里；
【2】sink 任务首先把数据写入外部 kafka，这些数据都属于预提交的事务；遇到 barrier 时，把状态保存到状态后端，并开启新的预提交事务。

【1】当所有算子任务的快照完成，也就是这次的 checkpoint 完成时，JobManager 会向所有任务发通知，确认这次 checkpoint完成；
【2】sink 任务收到确认通知，正式提交之前的事务，kafka 中未确认数据改为“已确认”；

Exactly-once 两阶段提交步骤：
【1】第一条数据来了之后，开启一个 kafka的事务(transaction)，正常写入 kafka 分区日志但标记为未提交，这就是“预提交”；
【2】jobmanager 触发 checkpoint 操作，barrier从source开始向下传递，遇到 barrier的算子将状态存入状态后端，并通知 jobmanager；
【3】sink连接器收到 barrier，保存当前状态，存入 checkpoint，通知 jobmanager，并开启下一阶段的事务，用于提交下个检查点的数据；
【4】jobmanager 收到所有任务的通知，发出确认信息，表示checkpoint完成；
【5】sink任务收到 jobmanager 的确认信息，正式提交这段时间的数据；
【6】外部 kafka关闭事务，提交的数据可以正常消费了；